跟踪和计数人

资 源 简 介

Disguise 监控系统。计数路过的人通过监测地区是这一领域的重要课题.它总是依赖于背景减法运算的过程。模型的估计动态背景及阴影去除，是背景差分法的两个主要挑战。在对此，计数算法的双向人就是提出了。要开发一个鲁棒的计数系统，高斯混合模型 （GMM） 用来描述背景的场景。但是这种算法不能提供一种分类方法运动的前景物体的阴影里。为了达到更好的通过结合提高性能，背景模型彩色模型。这提供了更好的改进，在的运动对象检测通过消除阴影从前景。一种基于多类特征跟踪算法是应用于多个跟踪处理遮挡问题。对提高计数在两个方向的

详 情 说 明

在监控系统中，监测地区通过计数经过的人是一个重要的课题。这通常依赖于背景减法运算的过程。然而，在模型估计动态背景及阴影去除方面，背景差分法面临着两个主要挑战。为了解决这些挑战，双向计数算法被提出了。为了开发一个更加鲁棒的计数系统，高斯混合模型（GMM）被用来描述背景场景。然而，这种算法不能提供一种分类方法来检测运动的前景物体的阴影。为了提高性能，背景模型和彩色模型被结合使用。这种组合提供了更好的改进，通过消除阴影从前景中检测出运动对象。而基于多类特征跟踪算法则被应用于多个跟踪处理遮挡问题。为了提高个人方案的计数精度，我们提出了两个方向的计数方案，这需要多层次的反向开发跟踪程序。这个计数系统的方案似乎能够提供更高的精度和更好的性能，即使在拥挤情况和不断变化的环境中也是如此。